最新国产好看的视频,伊人天堂AV在线,国产Aaaaaa视频,蜜臀视频在线观看一区,人妻av色图,密臀久久久精品影片,青青视频免费观看毛片,久草在线观看视,国产三级精品色情在线

Python3實現(xiàn)自定義比較排序/運算符

 更新時間:2022年02月09日 14:24:56   作者:as1171799253  
這篇文章主要介紹了Python3實現(xiàn)自定義比較排序/運算符,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

自定義比較排序/運算符

Python3和Python2相比有挺多變化。

在Python2中可以直接寫一個cmp函數(shù)作為參數(shù)傳入sort來自定義排序,但是Python3取消了。

在這里總結(jié)一下Python3的自定義排序的兩種寫法,歡迎補充。

我們以二維空間中的點來作為待排序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),我們希望能先比較x后再比較y。

class Pos:
? ? def __init__(self, x = 0, y = 0):
? ? ? ? self.x = x
? ? ? ? self.y = y
?
? ? def __str__(self):
? ? ? ? return ('(%s, %s)' % (self.x, self.y))
?
? ? __repr__ = __str__

1.cmp函數(shù)

第一種方法我們還是以重寫cmp或lambda表達式的形式,和Python2很類似

注意,此方法用sorted是不能成功排序的

只是要借助functools

import functools
def cmp(a, b):
? ? return a.x-b.x if a.x != b.x else a.y-b.y ?# x y均按照從小到大的順序
?
if __name__ == '__main__':
?
? ? test_list = [Pos(5, 1), Pos(2,5), Pos(2, 4)]
? ? # test_list.sort(key=functools.cmp_to_key(lambda a,b: a.x-b.x if a.x != b.x else a.y-b.y))
? ? test_list.sort(key=functools.cmp_to_key(cmp))
? ? # sorted(test_list, key=functools.cmp_to_key(cmp)) ?# ? ?親測此方法不能成功排序
? ? print(test_list) ?# 輸出結(jié)果 [(2, 4), (2, 5), (5, 1)]

2.重寫類方法

Python2中可以直接重寫__cmp__方法來實現(xiàn)比較,但是Python3中已經(jīng)取消了.

Python3中需要細分每一個比較運算符.

__lt__: <
__gt__: >
__ge__: >=
__eq__: ==
__le__: <=

實現(xiàn)如下

class Pos:
    def __init__(self, x = 0, y = 0):
        self.x = x
        self.y = y
 
    def __str__(self):
        return ('(%s, %s)' % (self.x, self.y))
 
    def __lt__(self, other):
        print('lt: ' + str(self))
        return self.x < other.x if self.x != other.x else self.y < other.y
 
    def __gt__(self, other):
        print('gt: ' + str(self))
        return self.x > other.x if self.x != other.x else self.y > other.y
 
    def __ge__(self, other):
        print('ge: ' + str(self))
        return self.x >= other.x if self.x != other.x else self.y >= other.y
 
    def __eq__(self, other):
        print('eq: ' + str(self))
        return self.x == other.x and self.y == other.y
 
    def __le__(self, other):
        print('le: ' + str(self))
        return self.x <= other.x if self.x != other.x else self.y <= other.y
 
    __repr__ = __str__

我們實踐一下

if __name__ == '__main__':
 
    if Pos(5,1) <= Pos(2,4):
        print('True!')
    if Pos(5,1) == Pos(2,4):
        print('True!')
    if Pos(5,1) > Pos(2,4):
        print('True!')
# 輸出
# le: (5, 1)
# eq: (5, 1)
# gt: (5, 1)
# True!

最后我們回到排序

if __name__ == '__main__':
 
    test_list = [Pos(5, 1), Pos(2,5), Pos(2, 4)]
    test_list.sort()
    print(test_list)
 
    test_list.sort(reverse=True)
    print(test_list)
 
# 輸出
# lt: (2, 5)
# lt: (2, 4)
# [(2, 4), (2, 5), (5, 1)]
# lt: (2, 5)
# lt: (2, 4)
# [(5, 1), (2, 5), (2, 4)]

Python3實現(xiàn)各種排序方法

# coding=gbk
import random
from array import array
def swap(lyst,i,j):
    temp = lyst[i]
    lyst[i] = lyst[j]
    lyst[j] = temp
#選擇排序,復雜度O(n^2)
def selectionSort(lyst): 
    i = 0
    while i < len(lyst) - 1:
        minIndex = i
        j = i + 1
        while j < len(lyst):
            if lyst[j] < lyst[minIndex]:
                minIndex = j
            j += 1
        if minIndex != i:
            swap(lyst,minIndex,i)
        i += 1
#冒泡排序,復雜的O(n^2)
def bubbleSort(lyst):
    n = len(lyst)
    while n > 1:
        i = 1
        while i < n:
            if lyst[i] < lyst[i-1]:
                swap(lyst,i,i-1)
            i += 1
        n -= 1
#冒泡排序優(yōu)化改進最好情況
def bubbleSortWithTweak(lyst):
    n = len(lyst)
    while n > 1:
        swapped = False
        i = 1
        while i < n:
            if lyst[i] < lyst[i-1]:
                swap(lyst,i,i-1)
                swapped = True
            i += 1
        if not swapped: return
        n -= 1
#插入排序,復雜的O(n^2)
def insertionSort(lyst):
    i = 1
    while i < len(lyst):
        itemToInsert = lyst[i]
        j = i - 1
        while j >= 0:
            if itemToInsert < lyst[j]:
                lyst[j+1] = lyst[j]
                j -= 1
            else:
                break
        lyst[j+1] = itemToInsert
        i += 1
#快速排序,最好情況,復雜的O(n*(log2 n)),最壞情況,復雜的O(n^2)
def quicksort(lyst):
    quicksortHelper(lyst,0,len(lyst)-1)
def quicksortHelper(lyst,left,right):
    if left < right:
        pivotLocation = partition(lyst,left,right)
        quicksortHelper(lyst,left,pivotLocation-1)
        quicksortHelper(lyst,pivotLocation+1,right)
def partition(lyst,left,right):
    middle = (left+right) // 2
    pivot = lyst[middle]
    lyst[middle] = lyst[right]
    lyst[right] = pivot
    boundary = left
    for index in range(left,right):
        if lyst[index] < pivot:
            swap(lyst,index,boundary)
            boundary += 1
    swap(lyst,right,boundary)
    return boundary
#合并排序
def mergeSort(lyst):
    copyBuffer = [0]*(len(lyst))
    mergeSortHelper(lyst,copyBuffer,0,len(lyst)-1)
def mergeSortHelper(lyst,copyBuffer,low,high):
    if low < high:
        middle = (low+high)//2
        mergeSortHelper(lyst,copyBuffer,low,middle)
        mergeSortHelper(lyst,copyBuffer,middle+1,high)
        merge(lyst,copyBuffer,low,middle,high)
def merge(lyst,copyBuffer,low,middle,high):
    i1 = low
    i2 = middle + 1
    for i in range(low,high+1):
        if i1 > middle:
            copyBuffer[i] = lyst[i2]
            i2 += 1
        elif i2 > high:
            copyBuffer[i] = lyst[i1]
            i1 += 1      
        elif lyst[i1] < lyst[i2]:
            copyBuffer[i] = lyst[i1]
            i1 += 1      
        else :
            copyBuffer[i] = lyst[i2]
            i2 += 1 
    for i in range(low,high+1):
        lyst[i] = copyBuffer[i]
def main(size = 20,sort = mergeSort):   
    lyst = []
    for count in range(size):
        lyst.append(random.randint(1,size+1))
    print(lyst)
    sort(lyst)
    print(lyst)
if __name__ == "__main__":
    main()

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

  • Pytorch之nn.Upsample()和nn.ConvTranspose2d()用法詳解

    Pytorch之nn.Upsample()和nn.ConvTranspose2d()用法詳解

    nn.Upsample和nn.ConvTranspose2d是PyTorch中用于上采樣的兩種主要方法,nn.Upsample通過不同的插值方法(如nearest、bilinear)執(zhí)行上采樣,沒有可學習的參數(shù),適合快速簡單的尺寸增加,而nn.ConvTranspose2d通過可學習的轉(zhuǎn)置卷積核進行上采樣
    2024-10-10
  • python壓縮和解壓縮模塊之zlib的用法

    python壓縮和解壓縮模塊之zlib的用法

    這篇文章主要介紹了python壓縮和解壓縮模塊之zlib的用法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2022-09-09
  • Python的內(nèi)建模塊itertools的使用解析

    Python的內(nèi)建模塊itertools的使用解析

    這篇文章主要介紹了Python的內(nèi)建模塊itertools的使用解析,itertools是python的迭代器模塊,itertools提供的工具相當高效且節(jié)省內(nèi)存,Python的內(nèi)建模塊itertools提供了非常有用的用于操作迭代對象的函數(shù),需要的朋友可以參考下
    2023-09-09
  • Python處理壓縮文件的詳細指南

    Python處理壓縮文件的詳細指南

    在日常數(shù)據(jù)處理和文件管理中,壓縮文件是一種常見的文件格式,使用Python可以方便地自動化處理壓縮文件,下面就跟隨小編一起深入了解下Python是如何處理這些壓縮文件的吧
    2024-12-12
  • Python創(chuàng)建相同值數(shù)組/列表的兩種方法

    Python創(chuàng)建相同值數(shù)組/列表的兩種方法

    眾所周知數(shù)組是一種用來在計算機中存儲連續(xù)的相同類型數(shù)值的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python創(chuàng)建相同值數(shù)組/列表的兩種方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下
    2022-12-12
  • python-opencv如何讀取圖片及尺寸修改

    python-opencv如何讀取圖片及尺寸修改

    這篇文章主要介紹了python-opencv如何讀取圖片及尺寸修改,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2022-11-11
  • python+matplotlib實現(xiàn)禮盒柱狀圖實例代碼

    python+matplotlib實現(xiàn)禮盒柱狀圖實例代碼

    這篇文章主要介紹了python+matplotlib實現(xiàn)禮盒柱狀圖實例代碼,具有一定借鑒價值,需要的朋友可以參考下
    2018-01-01
  • 用Python自動下載網(wǎng)站所有文件

    用Python自動下載網(wǎng)站所有文件

    這篇文章主要介紹了如何用Python自動下載網(wǎng)站所有文件,幫助大家更好的理解和學習使用python,感興趣的朋友可以了解下
    2021-03-03
  • PyTorch CUDA環(huán)境配置及安裝的步驟(圖文教程)

    PyTorch CUDA環(huán)境配置及安裝的步驟(圖文教程)

    這篇文章主要介紹了PyTorch CUDA環(huán)境配置及安裝的步驟(圖文教程),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
    2021-04-04
  • Python如何實現(xiàn)均直方圖均衡化

    Python如何實現(xiàn)均直方圖均衡化

    這篇文章主要介紹了Python如何實現(xiàn)均直方圖均衡化問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2023-10-10

最新評論

敦煌市| 利津县| 巨鹿县| 四子王旗| 丰都县| 京山县| 铁岭市| 张掖市| 海兴县| 蒲江县| 察哈| 英吉沙县| 上饶县| 上林县| 乌恰县| 宁陕县| 曲周县| 宁城县| 专栏| 彭阳县| 启东市| 宿松县| 靖江市| 霍邱县| 青海省| 汉源县| 临湘市| 沈丘县| 宁化县| 都昌县| 博爱县| 友谊县| 清苑县| 沙洋县| 丹巴县| 筠连县| 扶沟县| 高阳县| 皮山县| 普兰县| 庆安县|